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基于蚁群分类算法的木材干燥过程含水率预测研究 被引量:1
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作者 孙禹 贾鹤鸣 李元 《科技创新与生产力》 2017年第12期104-107,共4页
为了解决木材纤维饱和点附近含水率突然失真的问题,并提供可行有效的木材含水率预测方法,笔者介绍了绝对含水率和相对含水率的概念,阐述了木材含水率检测的具体操作方法,详细论述了传统蚁群分类算法理论,根据木材含水率具有非线性变化... 为了解决木材纤维饱和点附近含水率突然失真的问题,并提供可行有效的木材含水率预测方法,笔者介绍了绝对含水率和相对含水率的概念,阐述了木材含水率检测的具体操作方法,详细论述了传统蚁群分类算法理论,根据木材含水率具有非线性变化的特点,采用蚁群分类算法对木材含水率数据进行了分类预测实验研究。实验结果表明,蚁群分类算法能够实现对木材纤维饱和点附近含水率的较准确预测,并且与传统分类预测算法相比,预测精度和预测效率都有一定的提高。 展开更多
关键词 智能算法 蚁群分类算法 分类预测 木材含水率 木材干燥
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一种不均衡数据的改进蚁群分类算法 被引量:1
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作者 徐淑坦 王朝勇 孙延风 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2011年第4期733-739,共7页
针对蚁群挖掘算法(ant colony mining algorithm,ACMA)中的规则评价函数和规则修剪方法,提出一种改进的蚁群挖掘算法(improved ant colony mining algorithm,IACMA),并将其应用于不均衡数据分类.数值实验采用基准数据库中3种典型的不均... 针对蚁群挖掘算法(ant colony mining algorithm,ACMA)中的规则评价函数和规则修剪方法,提出一种改进的蚁群挖掘算法(improved ant colony mining algorithm,IACMA),并将其应用于不均衡数据分类.数值实验采用基准数据库中3种典型的不均衡数据,结果表明,改进后的算法能有效提取少数类,提高了不均衡数据整体分类效果. 展开更多
关键词 不均衡数据分类 蚁群分类算法 挖掘算法 数据挖掘 规则提取
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基于蚁群分类算法的小电流接地系统选线方法
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作者 黄令忠 《信息系统工程》 2016年第2期73-76,共4页
本文研究了利用蚁群分类算法进行小电流接地选线的实现框架与过程。首先建立了5种常用选线方法的故障测度函数,并通过一定的编码规则实现了馈线故障测度的离散化,使得提取的故障特征量数据与蚁群分类算法要求数据的格式相统一;然后,利用... 本文研究了利用蚁群分类算法进行小电流接地选线的实现框架与过程。首先建立了5种常用选线方法的故障测度函数,并通过一定的编码规则实现了馈线故障测度的离散化,使得提取的故障特征量数据与蚁群分类算法要求数据的格式相统一;然后,利用MATLAB中的SIMULINK仿真平台模拟了带有六条馈线的中性点接地和中性点不接地的小电流系统。导出仿真的故障信息量,通过故障测度的计算,分别形成用于分类规则提取和规则检验的训练样本和测试样本,最后通过两种典型工况的仿真,验证了蚁群分类算法准确选线的有效性和可靠性。 展开更多
关键词 故障测度函数 蚁群分类算法 样本训练 分类规则 离散化处理
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改进的种群分类蚁群算法及其应用 被引量:2
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作者 刘芳 李义杰 《计算机系统应用》 2010年第1期144-148,共5页
提出了一种改进的种群分类蚁群算法,该算法在种群分类的基础上,引入了蚂蚁的知觉感觉特性等。该算法能明显的防止蚁群算法可能出现早熟的问题,从而解决了传统蚁群算法加速收敛与早熟、停滞现象的矛盾。为了说明该算法的性能,将该算法应... 提出了一种改进的种群分类蚁群算法,该算法在种群分类的基础上,引入了蚂蚁的知觉感觉特性等。该算法能明显的防止蚁群算法可能出现早熟的问题,从而解决了传统蚁群算法加速收敛与早熟、停滞现象的矛盾。为了说明该算法的性能,将该算法应用到聚类分析算法中,设计了算法的模型以及算法步骤,并通过仿真实验证明了本算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 算法 聚类分析 分类算法 的感觉知觉性 K均值算法
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Color image segmentation using mean shift and improved ant clustering 被引量:3
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作者 刘玲星 谭冠政 M.Sami Soliman 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2012年第4期1040-1048,共9页
To improve the segmentation quality and efficiency of color image,a novel approach which combines the advantages of the mean shift(MS) segmentation and improved ant clustering method is proposed.The regions which can ... To improve the segmentation quality and efficiency of color image,a novel approach which combines the advantages of the mean shift(MS) segmentation and improved ant clustering method is proposed.The regions which can preserve the discontinuity characteristics of an image are segmented by MS algorithm,and then they are represented by a graph in which every region is represented by a node.In order to solve the graph partition problem,an improved ant clustering algorithm,called similarity carrying ant model(SCAM-ant),is proposed,in which a new similarity calculation method is given.Using SCAM-ant,the maximum number of items that each ant can carry will increase,the clustering time will be effectively reduced,and globally optimized clustering can also be realized.Because the graph is not based on the pixels of original image but on the segmentation result of MS algorithm,the computational complexity is greatly reduced.Experiments show that the proposed method can realize color image segmentation efficiently,and compared with the conventional methods based on the image pixels,it improves the image segmentation quality and the anti-interference ability. 展开更多
关键词 color image segmentation improved ant clustering graph partition mean shift
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